Mastering Machine Learning with scikit-learn（Second Edition）

This book is intended for software engineers who want to understand how common machine learning algorithms work and develop an intuition for how to use them, and for data scientists who want to learn about the scikit-learn API. Familiarity with machine learning fundamentals and Python are helpful, but not required.

这是一本专注于机器学习算法和scikit-learn API的入门书籍。书中首先介绍了机器学习基本概念，包括监督学习、无监督学习、训练数据、测试数据、验证数据以及机器学习在各个领域的应用。同时，书中还详细介绍了scikit-learn的安装、使用以及常用的机器学习算法，如简单线性回归、逻辑回归、K-Nearest Neighbors、决策树、随机森林、Bagging、Boosting、Stacking、K-means以及PCA等。 书中对每个算法都进行了详细的解释和说明，包括算法的原理、实现步骤、优缺点以及适用场景。例如，书中详细介绍了简单线性回归的基本概念，包括线性回归的定义、拟合方法、应用和局限性。同时，书中还详细介绍了逻辑回归的基本概念，包括逻辑回归的定义、原理、应用场景以及性能指标。 此外，书中还详细介绍了scikit-learn的安装、使用以及常用的机器学习算法，如简单线性回归、逻辑回归、K-Nearest Neighbors、决策树、随机森林、Bagging、Boosting、Stacking、K-means以及PCA等。这些算法在各个领域都有广泛的应用，例如在自然语言